Почему алгоритмы распознавания лиц хуже работают на большем количестве данных?

Несколько причин, по которым алгоритмы распознавания лиц могут хуже работать на большем количестве данных:

• Ложные срабатывания и ошибки распознавания. 1 В больших массивах данных разнообразие лиц и вариации в условиях съёмки создают дополнительные сложности. 1 В результате методика порогового сравнения начинает терять свою точность и надёжность. 1
• Переобучение. 3 Алгоритм показывает хорошие результаты на данных, которые использовались при обучении, но результаты на новых данных получаются значительно хуже. 3 Например, если алгоритм обучался на изображениях людей определённой этнической группы, при применении его к лицам другой национальности точность наверняка упадёт. 3

Для обеспечения высокой точности и минимизации ошибок распознавания, особенно в условиях работы с большими объёмами данных, необходимо использовать предобученные модели, которые способны более глубоко анализировать данные и учитывать большее количество факторов. 1